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快速降维算法研究

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快速降维算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 引言第13-19页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 研究现状第14-17页
  1.3 本文工作第17-18页
  1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 相关工作介绍第19-31页
  2.1 主成分分析PCA第19-21页
  2.2 局部线性嵌入LLE第21-24页
  2.3 2D主成分分析第24-26页
  2.4 卷积神经网络第26-29页
  2.5 本章小结第29-31页
第三章 基于流形学习的快速数据降维算法第31-47页
  3.1 算法流程第32页
  3.2 流形的生成第32-35页
  3.3 内在维数估计第35-37页
  3.4 数据降维第37页
  3.5 人工数据实验第37-42页
    3.5.1 数据集介绍第38-39页
    3.5.2 实验结果第39-40页
    3.5.3 实验结果分析第40-42页
  3.6 Adult真实数据实验第42-43页
    3.6.1 数据集介绍第42页
    3.6.2 实验结果第42页
    3.6.3 实验结果分析第42-43页
  3.7 ORL真实数据实验第43-45页
    3.7.1 数据集介绍第43-44页
    3.7.2 实验结果第44-45页
    3.7.3 实验结果分析第45页
  3.8 本章小结第45-47页
第四章 平面数据降维第47-62页
  4.1 算法流程第48页
  4.2 增量正交成分分析第48-52页
    4.2.1 卷积核的生成第49-50页
    4.2.2 自适应阈值第50-51页
    4.2.3 算法描述第51-52页
  4.3 卷积层第52-53页
  4.4 二值化哈希第53页
  4.5 直方图统计第53-54页
  4.6 复杂度分析第54-55页
  4.7 人脸数据集实验第55-58页
    4.7.1 数据集介绍第55页
    4.7.2 实验结果第55-57页
    4.7.3 实验结果分析第57-58页
  4.8 手写体数据集实验第58-61页
    4.8.1 数据集介绍第58页
    4.8.2 实验结果第58-60页
    4.8.3 实验结果分析第60-61页
  4.9 本章小结第61-62页
第五章 总结以及未来工作第62-64页
参考文献第64-68页
简历与科研成果第68-70页
致谢第70-71页

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